[发明专利]一种计算输电线路覆冰厚度的系统及其方法

权利要求书

1.一种计算输电线路覆冰厚度的系统，包括设置于输电线路处的监测设备，设置于监控室的服务器、和同时设置于输电线路处和监控室的相互配合使用的无线收发装置，其特征在于，所述服务器包括数据粗糙处理模块和人工神经网络模块，所述数据粗糙处理模块与所述人工神经网络模块之间进行数据通信，其中：

数据粗糙处理模块，包括信息完备性处理单元：用于利用组合填入法补充缺失的数据；

数据离散化处理单元：用于利用等频离散法对数据进行处理，使得数据符合计算的需要；

属性约简处理单元：用于利用直接删除法去除冗余的信息；

人工神经网络模块，包括应用模型单元：用于利用人工神经网络的原理，建立覆冰厚度计算的模型库，并且针对覆冰种类的不同，确立计算所采用的应用模型；

模型算法优化单元：用于利用人工神经网络的原理，对选择的应用模型的各项参数和系数进行调整优化，并计算得出覆冰的厚度值。

2.根据权利要求1所述的一种计算输电线路覆冰厚度的系统，其特征在于，所述监测设备包括气象监测设备、污秽监测设备、拉力监测设备和视频监测设备。

3.根据权利要求1所述的一种计算输电线路覆冰厚度的系统，其特征在于，所述系统还包括设置于输电线路处的规约智能接入模块，用于智能接入各种监测设备，使得监测设备所获取的数据能够被识别。

4.根据权利要求1所述的一种计算输电线路覆冰厚度的系统，其特征在于，所述人工神经网络模块还包括结果图像验证单元，用于利用三维图像多项分割的变分水平集算法处理监测设备上传的图片获得覆冰的厚度，验证模型算法优化单元的计算结果。

5.根据权利要求1所述的一种计算输电线路覆冰厚度的系统，其特征在于，所述人工神经网络模块还包括人工学习推理单元，所述人工学习推理单元包括数据库、学习机、推理机、知识库，其中数据库用于存放系统覆冰过程所产生的所有信息，以及所需要的原始数据；知识库用于存储覆冰所需要的领域知识；推理机用于根据知识的语义按一定策略找到知识，进行解释执行，并把结果记录到动态库的空间中；学习机用于负责建立、修改和扩充知识库。

6.一种计算输电线路覆冰厚度的方法，包括数据采集步骤，数据传输步骤，数据处理步骤，其特征在于，所述数据处理步骤包括：

数据粗糙处理步骤，包括信息完备性处理，即利用组合填入法补充缺失的数据；数据离散化处理，即利用等频离散法对数据进行处理，使得数据符合计算的需要；属性约简处理，即利用直接删除的方法去除冗余的信息；

人工神经网络处理步骤，包括应用模型选择：利用人工神经网络的原理，建立覆冰厚度计算的模型库，并且针对覆冰种类的不同，确立计算所采用的应用模型；模型算法优化处理：利用人工神经网络的原理，对选择的应用模型的各项参数和系数进行调整优化，并计算得出覆冰的厚度值。

7.根据权利要求6所述的一种计算输电线路覆冰厚度的方法，其特征在于，所述数据粗糙处理步骤中约简处理的方法为：

（1）创建初始群体，群体数量G=0；

（2）判断群体是否满足已经设置的阀值，如果没满足阀值，则执行步骤（3），如果满足阀值则结束；

（3）根据群体中个体的数量和质量计算个体的适应度，将不符合条件的个体删除，比较群体数量和个体数量，如果群体数量等于个体数量，则结束，如果群体数量不等于个体数量，则执行步骤（4）；

（4）概率的选择遗传操作，并将选择的新个体加入到群体，重复执行步骤（2）。

8.根据权利要求6所述的一种计算输电线路覆冰厚度的方法，其特征在于，所述数据粗糙处理步骤前还包括规约智能接入步骤，即智能接入各种监测设备，使得监测设备所获取的数据能够被识别。

9.根据权利要求6所述的一种计算输电线路覆冰厚度的方法，其特征在于，所述人工神经网络处理步骤中还包括结果图像验证步骤，即利用三维图像多项分割的变分水平集算法处理监测设备上传的图片获得覆冰的厚度，验证模型算法优化单元的计算结果。

10.根据权利要求6所述的一种计算输电线路覆冰厚度的方法，其特征在于，所述人工神经网络处理步骤还包括人工学习推理步骤，即把历次覆冰厚度的计算过程纳入数据库，供后续的计算使用。